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Enregistrement W2125583020 · doi:10.1093/hmg/ddq291

Comprehensive analysis of common genetic variation in 61 genes related to steroid hormone and insulin-like growth factor-I metabolism and breast cancer risk in the NCI breast and prostate cancer cohort consortium†

2010· article· en· W2125583020 sur OpenAlex
Federico Canzian, David G. Cox, Veronica Wendy Setiawan, Daniel O. Stram, Regina G. Ziegler, Laure Dossus, Lars Beckmann, Hélène Blanché, Aurelio Barricarte, Christine D. Berg, Sheila Bingham, Julie E. Buring, Saundra S. Buys, Eugenia E. Calle, Stephen J. Chanock, Françoise Clavel‐Chapelon, John Oliver DeLancey, W. Ryan Diver, Miren Dorronsoro, Christopher A. Haiman, Göran Hallmans, Susan E. Hankinson, David J. Hunter, Anika Hüsing, Claudine Isaacs, Kay‐Tee Khaw, Laurence N. Kolonel, Peter Kraft, Loı̈c Le Marchand, Eiliv Lund, Kim Overvad, Salvatore Panico, Petra H. Peeters, Michaël Pollak, Michael J. Thun, Anne Tjønneland, Dimitrios Trichopoulos, ­Rosario ­Tumino, Meredith Yeager, Robert N. Hoover, Elio Ríboli, Gilles Thomas, Brian E. Henderson, Rudolf Kaaks, Heather Spencer Feigelson

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueHuman Molecular Genetics · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCancer Risks and Factors
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Cancer InstituteNational Institutes of Health
Mots-clésBiologyBreast cancerProstate cancerInternal medicineEndocrinologyOncologyHormoneSteroid hormoneCancerProstateRisk factorAndrogenInsulin-like growth factorMammary glandGrowth factorGeneticsMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

There is extensive evidence that increases in blood and tissue concentrations of steroid hormones and of insulin-like growth factor I (IGF-I) are associated with breast cancer risk. However, studies of common variation in genes involved in steroid hormone and IGF-I metabolism have yet to provide convincing evidence that such variants predict breast cancer risk. The Breast and Prostate Cancer Cohort Consortium (BPC3) is a collaboration of large US and European cohorts. We genotyped 1416 tagging single nucleotide polymorphisms (SNPs) in 37 steroid hormone metabolism genes and 24 IGF-I pathway genes in 6292 cases of breast cancer and 8135 controls, mostly Caucasian, postmenopausal women from the BPC3. We also imputed 3921 additional SNPs in the regions of interest. None of the SNPs tested was significantly associated with breast cancer risk, after correction for multiple comparisons. The results remained null when cases and controls were stratified by age at diagnosis/recruitment, advanced or nonadvanced disease, body mass index, with or without in situ cases; or restricted to Caucasians. Among 770 estrogen receptor-negative cases, an SNP located 3' of growth hormone receptor (GHR) was marginally associated with increased risk after correction for multiple testing (P(trend) = 1.5 × 10(-4)). We found no significant overall associations between breast cancer and common germline variation in 61 genes involved in steroid hormone and IGF-I metabolism in this large, comprehensive study. Although previous studies have shown that variations in these genes can influence endogenous hormone levels, the magnitude of the effect of single SNPs does not appear to be sufficient to alter breast cancer risk.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,008
Tête enseignante GPT0,269
Écart entre enseignants0,261 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle